- 在线时间
- 25 小时
- 最后登录
- 2014-2-24
- 注册时间
- 2011-8-4
- 听众数
- 3
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 516 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 30
- 积分
- 182
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 53
- 主题
- 1
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 4
升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
|---|
签到天数: 49 天 [LV.5]常住居民I
 |
1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,
- K/ _* B; L. W5 Y; n同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)
% {! h: \' C9 F4 X8 k' D! J7 ]2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,# m4 Y% {5 r: }0 ~( _; i2 h6 T& |) H4 f
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)
! D6 J& C& m1 H+ H5 I3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题, X* G" Q/ Z6 B, j4 p
很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)& r# e" T0 p! V3 d
4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,
; ~/ G: ~. \* |) v/ d5 |' Q涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)* [' }, @0 i8 [9 g$ I
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)& Z( R7 \6 u& z, }) @7 m* j
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法( a) l8 j9 U, |
(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,2 Y( {' q0 j" g4 ^) R/ I
但是算法的实现比较困难,需慎重使用)0 T( q( f% R% ]9 q# `" ?
7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,9 G9 _& s% h$ s, x0 E. C
当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)) e& X5 I. E8 r* p' `8 z3 Y
8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的); S3 \/ m8 j: U) [ R
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比 _* i. k2 o1 }) J; Z+ f
如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)8 Q3 n+ T7 j3 i9 N4 \4 A& o( ^
10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,' @9 U, Q. T7 A& ]1 X
这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理) # U3 G0 ^9 d2 F' w8 m2 Y6 Q& ^1 R
|
zan
|